二線城市房地產價格動態因素分析

潘月　蘇義坤

摘 要：文章對影響二線城市房地產價格的動態因素進行研究，以長春市為例，將其房地產價格的波動狀況及影響房地產價格主要因素進行實證分析。查閱長春市統計年鑒獲取2004—2015年相關數據，運用房地產價格構造基于數據統計性質理論.基于多元線性回歸模型，結合SPSS軟件，分析宏觀經濟、供需關系等因素對長春市房地產市場價格影響程度。

關鍵詞：房地產價格 宏觀經濟 SPSS

中圖分類號：F293.35 文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2016）01-061-04

房地產價格是房地產經濟中的一個核心問題，西方發達國家對房地產市場的研究要早于我國，其研究成果比較成熟，房地產價格按照勞動價值論的觀點可以表述為：基于房地產開發與經營的整生命周期，凝聚的必要勞動價值。按照西方的效用價格理論，房地產價格表述為房地產的效用、房地產的相對稀少性及房地產的有效需求三者共同作用而產生的對房地產經濟價值的貨幣表現。

國內外的眾多學者關于房地產價格影響因素研究范圍主要從消費者需求及房地產市場供給、政策、宏觀經濟等三個方面進

行研究。運用定量與定性結合方法對引起房地產市場價格的波動做了很多分析。Abranham和Hendershott（1996）通過實證研究，采用了一系列的不同期間的經濟變量，認為居民收入、人口結構以及住宅供給對住宅價格會產生重要影響{1}；Gabriel、Mattey和Washe（1999）在住宅供需關系的影響因素方面研究得更具體，他們研究的結論為，在房屋的供給方面，不同地區得土地有效性和土地成本很大程度上會影響住宅價格，而在需求方面，房屋的質量、區位以及周邊商品價位層次和家庭收入會影響房屋價格{2}。

對于房地產價格波動的因素研究中，中國學者針對房地產市場，及結合宏觀經濟和區域經濟關系發展的實際，運用定量與定性結合的方法進行研究，得出階段性成果。吳學品和林明恒（2011）結合向量自回歸模型研究引起海南省房地產市場價格波動的原因，通過對影響房地產價格波動的因變量做脈沖響應分析，研究結果表明商品價格高低及旅游業繁榮情況對海南省房地產市場價格存在影響{3}。國內王斌認為隨著經濟發展，地區城鎮化水平提升，提高公共服務水平有利于房地產價格的調控，宏觀經濟與供給需求與房地產價格聯動關系較為密切。

一、長春市房地產市場發展概述及影響因素

（一）發展概述

長春市位于東北平原，是東北第二大城市；吉林省的省會，全省政治、經濟、文化中心。長春市是國家重要的汽車產業基地，國家光電子產業基地，近些年來經濟得到了飛速發展。二線城市的長春市，雖然房地產市場也與全國趨勢一致，但其受整個經濟及政策影響滯后，且影響程度也沒有一線城市明顯。從投資情況看房地產狀況，長春市房地產業隨著全國房地產投資的形勢，大致可分為三個時期。房地產市場悄然興起時期起止時間（1991—1997年）；房地產市場迅速崛起階段（1998—2005年）；房地產進入穩定階段（2006—2014年）{4}。

長春市房地產開發與經營一定程度是與國家房地產大趨勢相協調的。縱觀國民經濟，房地產業已經成為我國重要支持產業。對經濟的整體發展表現出較大的拉動作用，與很多行業都有極大的關聯性{5}。由于其自身條件等區域性影響，長春市房地產市場價格影響因素結合長春市的城市概況、長春市房地產的發展的歷程，運用多元線性回歸模型結合SPSS軟件研究各個因素相互的動態關聯程度。房地產價格影響因素：本文涉及的房地產價格，是面向長春市房地產市場的整體價格水平，所以研究范圍僅限于宏觀經濟因素研究，對微觀因素不進行探討。由于房地產與眾多行業具有聯動性，所以影響房地產市場價格因素有很多，本研究主要從經濟因素、政策、區位等進行因素間關聯程度及影響貢獻程度的分析。

（二）宏觀經濟因素{6}歸納總結：國民收入（GDP）、房地產投資、居民可支配收入、利率及通貨膨脹率（2009）{7}

國內生產總值GDP：房地產與國民經濟發展關系密切，國內生產總值對房地產市場價格作用方式主要體現：GDP上升時，表明宏觀經濟環境比較好，會增加房地產開發商對投資的預期，從而加大房地產的投資力度，影響房價；此外，房地產與其他行業有很大的聯動性，GDP的上漲會帶動房地產相關行業的繁榮發展，這些行業的發展會使房地產的開發成本發生變化。一般來說，國民經濟形勢和需求程度是正相關關系。通常經濟形勢穩定，居民經濟呈上升趨勢，人民生活水平提高，對房地產市場有較好的預期，相對應地需求擴大，房地產價格上升；經濟衰退，收入下降，需求數量減弱，供給和需求的不平衡則會導致價格下降。

利率（R）：利率作為金融市場的一種主要貨幣政策手段，一定程度上反映了資金的使用成本，借款人需要支付給貸款人一定的金額作為時間成本和機會成本的補償，調節金融市場的運營。無論從開發商的成本角度還是從消費者角度考慮，由房地產自身的巨大價值量屬性決定在進行房地產交易過程中離不開銀行貸款，在眾多分析及探討中已經證實利率是影響房價變化的宏觀經濟因素之一。

通貨膨脹率：貨幣膨脹是指在一段時期內貨幣供給持續、過度增長，超過經濟實際需要貨幣量從而出現總體物價水平持續上漲或是幣值的持續下跌現象。通貨膨脹會使物價呈遞增趨勢，使開發造價增大，提高住房建設成本。通貨膨脹率增大，作用結果是大量資金涌進房地產行業，使投資需求變大，房地產價格上升；房地產作為商品能夠起到較好的資產保值作用，人們為了資產保值購入房產，一定程度上會推高房地產價格。

土地價格：房屋是建造在土地上，所以土地供給量的變化對土地價格造成變化。土地作為不可再生資源，受到政策性等因素影響{8}，房地產價格相應會受到土地量稀缺影響。土地價格通過影響房地產成本從而影響房地產價格，在房地產成本中，土地價格所占權重不斷增加，因此土地價格對房地產價格的影響權重也增加。

居民可支配收入：是指城鎮居民可支配的，用于消費支出和儲蓄的總和，即居民家庭可以用來自由支配的收入{9}。這體現了居民家庭購買力高低，是衡量生活水準的一個重要指標。依據馬斯洛的“基本需求理論”，從中可見擁有住房是第二層次需求。基本生活需求得到較好的滿足后，上漲的收入可能將被優先使用在完善生活居住的條件，這一定程度上會影響房地產市場，要求其增大投資開發量并提供高檔次住房，進而促進房地產價格上漲。

房地產投資總額：投資額越高，當年住宅新開工面積越多，在未來幾年內房地產供給量會增加，從而影響房地產價格。2006年開始的股市復蘇，資本市場與房地產市場開始聯系緊密，在消費投資層面，對于不動產的消費投資理念，也正在發展和漫延。伴隨著人們對住宅消費理念的認識加深，買房需求越來越大，呈現出階段性偏賣方市場發展。

綜上所述，宏觀經濟對房地產市場價格影響流圖表示，如圖1所示。

（三）需求供給因素

從人口因素看房地產發展，人口是房屋的主題，人口的發展與流向，必將導致對房屋的剛性需求。人口的數量和質量是人口因素中對房地產價格影響的主要部分，我們可以簡單認為人口數量大就決定了我國房地產市場的剛性需求大。房地產銷售面積反映了消費者的需求。竣工面積代表著當年竣工的各種房屋建筑面積的總和，其數量代表著當年的供應量。

其他因素：區位：區位因素主要指房屋周圍的體現交通條件、學校、購物場所、公共設施條件等。一般來說，商業繁華、周圍教育資源好的地區，開發商在對房地產價格定價時，具有較大的彈性空間，因此，區位是衡量房地產價格的重要標準之一。

自然環境：使房地產價格發生波動的自然環境因素包括房地產自身的設計、周圍的地形、溫度、日照、房屋朝向、施工質量等，一般來講，周圍設施好、衛生環境好、空氣質量好、交通便利些的樓盤，房價會高些。

二、實證分析

（一）數據選取

引起房價波動的原因很多。通過以上綜述，應用數據模型來論證各個因素對房價的影響程度。數據說明：選取2005—2014年長春市統計年鑒中顯示對房地產價格波動的因素數據。如表1所示。

對數據進行處理，得到長春市2005—2014年房地產市場價格走勢圖，如圖2所示。

（二）數據統計分析

第一，GDP對長春市房價作用分析。統計年鑒數據顯示，至2000年長春市人均GDP達到1396美元，經濟進入發展期，房地產投資進入快速發展時期，從2000年至2010年10年間，長春房地產開發投資額為2187.7億元，每年的平均上漲率為33.4%。2011年，人均國內生產總值已達到7965美元，接近8000美元，房地產發展也到達頂峰，房地產開發投資增長達到22.8%。長春市房地產業發展迅猛，僅用12年時間實現了發達國家20年至30年的發展態勢。超過峰值后，從2012年起長春市房地產開發降溫，開始出現負增長態勢，進入平穩發展期，與經濟發展保持了步調的一致。

第二，基于開發商投資引起長春市房價波動分析。2006年投資達到174.2億元，上升63.4%，2007年投資259.5億元，增長49%，2008年投資352.9億元，增長36%。世界型金融風暴的來臨對我國房地產業產生了很大影響，長春市房地產投資從2009年進入了平穩增長趨勢，從2009年至2011年始終保持了增長速度24%上下浮動，趨勢平穩。2010年投資542.8億元，增長22.3%；2011年投資666.4億元，增長22.8%。但是2011年國內為實現對房地產市場的宏觀調控，制定相應政策，這個數據又開始回落。2012年至2014年增速連續下降，且下降幅度加大，2012年比上一年減少2.5%，2013年比上一年減少5.6%。直至2014年下降百分比擴大，至2014年10月下降百分比達到13%。隨著國家新政策調控，更加理性、平穩的發展將成為長春市的房地產市場投資的新時期的主題。

第三，基于銷售面積引起長春市房價變化趨勢分析。從2005年到2014年這10年間，長春市房地產市場銷售面積經歷了持續增長時期，即使在2008年受經濟危機影響，增速有過短暫放緩，但增長仍在10%以上。近年來，隨著國家調控的堅決執行，銷售量呈現出一定的波動，從2011年開始，長春市房地產銷售量逐步收窄，直至下降。2011年房地產市場銷售總面積881萬平方米，上漲2.1%，所售金額達540.2億元，比上一年上漲20.9%。2013年，房地產市場所賣出房屋量持續下降，2013年房地產售出總面積847.1萬平方米，相對于上一年減少6.7%。由于各個因素的綜合影響，2014年長春市房地產市場銷售總面積758.8萬平方米，相對于上一年減少10.4%，下降程度進一步擴大。

第四，基于居民可支配收入引起長春市房地產價格波動分析。隨著中國總體經濟保持持續快速發展，長春市居民收入金額也上漲較快，從2005年的10065元增加為2014年的27298.9元，每年平均增長率為17.1%；居民收入的增加直接支撐房屋銷售，特別是房屋價格占收入比的下降更加使房地產業持續發展奠定了基礎。

第五，基于人口數量引起長春市房地產價格波動分析。人口是房屋的主題，人口的發展與流向，必將導致對房屋的剛性需求，受到我國的歷史因素和國家政策的影響，人口年齡結構對房地產近幾十年來的高速發展起到了重要的作用，房地產的剛性需求量較大推動了人對房地產的需求。老齡化的趨勢明顯增強后，人口紅利的影響也會逐漸減弱，都有可能引起長春市房地產市場價格的波動。老年人住房需求必定會引發市場的響應，市場會針對老年人推出新的房地產類型，房地產市場的供給結構也會因此而發生變化。截至2006年時，長春市統計局顯示總戶數223.7萬戶，截至2013年增加為266.1萬戶，增長19%，人口數量的增加一方面增加對房地產市場的剛性需求，另一方面也會影響部分人為現有住房條件（包括擴大面積、更換區位等）進行改善提升。所以，綜合上述基于人口對房價作用的分析，長春市的房地產行業還將保持在持續發展階段。

（三）模型建立

根據上述數據和變量，應用多元線性回歸線性模型：用來解決在經濟問題中，當一個因變量受到多個自變量影響，確定他們之間的關聯程度及影響時應用的數學模型{11}。多種因素會同時作用于房地產市場，引起價格波動，所以可以構建長春市房地產市場價格線性回歸模型。

用X1代表長春市GDP（元），用X2代表長春市的人口數量（人），用X3代表房屋銷售面積，X4代表房地產投資總額，用X5代表房屋竣工面積，用X6代表長春市民人均可支配收入（元/人）。構建長春市房價模型，模型中，因變量是長春市房地產市場價格，宏觀經濟等因素是自變量。

選擇SPSS軟件，首先對數據進行初始化處理，計算出變量的相關性，得到以下數據分析結果，如表2所示。

Y=α0+α1X1+α2X2+α3X3+α4X4+α5X5+α6X6+σ

表2所顯示結果表明，影響長春市的房地產價格各個因素中，竣工面積與其他各個因素之間的相關系數小于數值標準化處理得出的均值，與房價的相關性一般，在SPSS的數據計算出的變量相關性已自動省略，故不將竣工面積這個因素考慮進長春市房地房價各個因素中，GDP、銷售面積、長春市居民人均可支配收入、開發商投資額和房屋價格的相關系數>0.94，表明這些數據具有顯著的統計學意義，均需要計入線性回歸模型中對本文研究結果有重要影響。

模型數據分析：表3所得模型匯總數據顯示，計算出系數R為0.997，R2為0.994，調整R2為0.981。說明所建立的數學模型中的自變量和因變量之間存在著密切的線性相關性，假設模型合理，可以繼續應用SPSS軟件進行相關系數分析，得出各個因素的非標準化系數。進行t檢驗，擬合度檢驗，確定各個影響因素的在線性回歸模型中的系數，從而得出以房地產價格為因變量，其他影響因素為自變量的線性回歸模型。

模型為：

Y=2575.635+3.392X1+0.239X2-0.348X3-0.583X5+σ

對SPSS軟件給出的殘差直方圖進行觀察，圖中殘差分布是可以接受的。

綜合上述計算數據信息，將長春市的房地產價格回歸模型進行殘差分析，如圖3所示。

三、結語

本研究通過概述長春市房地產市場發展狀況，根據國內外學者對房地產市場價格的研究，應用多元統計分析及SPSS軟件，集中對引起長春市的房地產價格變化的重要因素完成關聯分析研究，并構建均價模型。得出以下結論：第一，影響長春市房地產價格的因素是綜合性的，在影響房地產市場價格的各個因素中，宏觀經濟會明顯影響房地產價格的波動，尤其是GDP影響非常顯著。從得出的回歸方程可以看出，GDP與房地產市場均價成正相關關系，GDP每增加一個單位，均價增加3.392個單位。居民可支配收入與均價成負相關，即其每增加一個單位，房屋均價減少0.583個單位。第二，縱觀長春市房地產的發展狀況及現狀，其價格受到銷售面積、開發投資等影響，在對其進行研究分析時，需要全方位考慮，為房地產均價的計算及決策提供理論依據。

[本文為“十二五”科技支撐計劃項目“村鎮建設標準體系及關鍵技術標準研究”（編號：2012BAJ19B00）的階（下轉第65頁）（上接第63頁）段性成果。]

注釋：

{1}Abraham，J.M，Herdershott.P.Bulles in metropolitan hous maekers[J].Journal of Housing Research.1996，7（2）：191-203

{2}Gabriel，S.A，Mattey，J.P.andWascher.W.L.Houseprice differentials and dunamics：evidence fromtheLosAngelsandSan

Franciscometropolitanareas[M]FRBSFEconomicReview，1999.s

{3}吳學品，林明恒.海南房地產價格影響因素的實證研究——基于VAR模型的分析[J].海南金融.2011（12）：21-23

{4}曹馨元.長春市地價與房價的影響關系實證研究[D].吉林：吉林大學，2009：11-14

{5}衛娟，楊之奕.海南省旅游業、房地產業和宏觀經濟的聯動性探討[J].商業經濟研究，2005（14）：141-143

{6}孟慶斌，榮晨.宏觀經濟因素對房地產價格的長短期影響[J].統計研究，2014（6）：25-27

{7}王華欣.我國房地產價格及其影響因素研究[D].山東：山東大學，2009：9-14

{8}陳燕.中國房地產市場調控效果分析及房地產健康發展建議[J]，現代城市研究.2014（2）：72-74

{9}袁韶華，施松，汪應宏等.大城市住房價格影響因素的動態分析[J]，南京社會科學.2011（12）：152-154

{10}2005-2014年長春市統計年鑒[M].中國統計出版社，2014

{11}丁曉會，王彪.房地產價格波動的回歸分析.經濟研究導刊[J]，2011（35）：100-102

（作者單位：東北林業大學 黑龍江哈爾濱 150040）

（作者簡介：潘月，東北林業大學，碩士研究生，研究方向：建筑經濟與項目管理；通訊作者：蘇義坤，哈爾濱工業大學博士，東北林業大學教授，研究方向：房地產開發與經營。）（責編：若佳）